跨境東南亞,20個不可不知的電商統計數字
跨境東南亞,20個不可不知的電商統計數字

在去年發布的東南亞電子商務統計數據一文中,提到很多東南亞電子商務的關鍵數字,了解為何東南亞電商正夯。UBS最近發布了一個有趣的研究,提供一些關於東南亞電商機會的新觀點,對關鍵市場也具備高度競爭力。馬來西亞電商媒體eCommerce Milo將這些資料整理為20個東南亞電商須知:

1.東南亞有將近6億2千萬人口,差不多是中國的一半、美國的兩倍。

2.東南亞的行動裝置覆蓋率是112%,包括汶萊、緬甸、東帝汶。

3.現在東南亞的網路滲透率是32%,表示大約東南亞有將近2億的網路使用人口。

4.新加坡的上網人口最高,有74%,其次是馬來西亞62.6%,泰國是46%(跟中國差不多)。

5.印尼的Facebook使用者最多:6,500萬,菲律賓3,600萬,泰國2,600萬。

6.印尼擁有最高的零售業績,約美金1千億。馬來西亞逐步逼近,零售產值達美金982億、泰國零售業總額則為美金944億。

7.東南亞的六個大國中,零售業總額為4,360億美金,這才佔中國的11.4%、佔美國的14.4%。

8.新加坡擁有最高的電子商務覆蓋率(在零售業的佔比),但也只有1%,菲律賓次高0.3%,泰國、馬來西亞的電子商務在零售業的佔比都是0.2%。

9.東南亞六國的平均電商覆蓋率只有0.2%,遠遠落後於中國的8.0%和美國的8.7%。

10.印尼擁有最大的電商成長潛力,其次是馬來西亞和泰國。

11.在B2C的電商平台中,Amazon在泰國和菲律賓的造訪率最高,其次為新加坡、馬來西亞、泰國。

12.eBay的造訪率在新加坡是第一名,印尼、菲律賓與馬來西亞第二,泰國為第三。

13.樂天在泰國第二、印尼、馬來西亞、新加坡第五。

14.以B2C多品牌零售業者區分,Lazada在泰國的造訪率最高,接下來依序為泰國、印尼、菲律賓、馬來西亞。

15.Zalora在新加坡第一名,菲律賓與馬來西亞第二,印尼第三。

16.在B2C的非公開拍賣及每日促銷的方面,Groupon在新加坡、泰國及印尼最常被造訪

17.LivingSocial在泰國第一名 (Ensogo), 印尼第二、再來是菲律賓 (Ensogo) 及馬來西亞。

18.在C2C拍賣及分類品牌部份,東南亞各國都分別由不同的平台領先。

19.淘寶在東南亞已經開始吸引華人國家,在新加坡和馬來西亞名列前二。

20.Naspers所擁有的分類電商平台 OLX 在東南亞市場也佔有前五名。

同場加映:UBS預估東南亞的電子商務轉換率大約0.5%到1.0%,和全球平均值1.2%相去不遠(美國是3%)。

本文轉自SmartM,原文出自eCommerce Milo

關鍵字: #電子商務
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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